Es ist nicht einfach, die hohe Effizienz der Datenverarbeitung sicherzustellen. Haben Sie das Gefühl, dass Sie Ihren Arbeitsalltag verbessern könnten? Wir stellen Ihnen 10 Best Practices für die Datenentwicklung zur Verfügung, die Sie in Ihrem Unternehmen anwenden können, um intelligenter statt härter zu arbeiten. Heutzutage agieren Unternehmen in einer datengesteuerten Welt. Jeden Tag sammeln Unternehmen unzählige Mengen an Informationen, die zur Verbesserung ihrer Effektivität genutzt werden können. Das stellt Dateningenieure und Analysten vor eine Menge Arbeit. Datentechnik ist keine leichte Aufgabe. Es wird noch schwieriger durch die Tatsache, dass es sich um einen der sich am schnellsten entwickelnden Berufe handelt, was bedeutet, dass sich Dateningenieure ständig weiterbilden müssen. Es gibt viele Möglichkeiten, die Daten- und Codequalität sicherzustellen, und Fachleute müssen sie gut kennen, um die beste Methode für das Unternehmen auswählen zu können, in dem sie arbeiten. Schauen Sie sich unsere 10 Best Practices für das Datentechnik an.
1. Bewerten Sie Ihren Datenstapel regelmäßig
IT-Unternehmen führen ständig neue Funktionen und Lösungen ein. Als Spezialist wissen Sie sicherlich davon, aber wir möchten Sie nur daran erinnern, Ihre Software regelmäßig zu aktualisieren und auf die neueren Versionen Ihrer Tools zu aktualisieren, sobald diese verfügbar sind. Es ist ratsam, Newsletter zu abonnieren oder den Social-Media-Profilen Ihrer Tech-Stack-Anbieter zu folgen. Auf diese Weise bleiben Sie über die neuesten Funktionen und Produkte auf dem Laufenden, die die Effizienz Ihrer Arbeit verbessern können. Die Arbeit mit einem modernen Datenstapel ist für Ihren Erfolg unerlässlich.
2. Kontrollieren Sie die Verarbeitungseffizienz
Eine weitere naheliegende bewährte Methode für Dateningenieure ist die Überwachung der Effizienz Ihrer Prozesse. Ein gut informierter Dateningenieur sollte wissen, wie lange die Verarbeitung einer bestimmten Datenmenge dauert. Mit diesem Wissen über die optimale Verarbeitungsgeschwindigkeit können Sie sofort erkennen, wenn ein Prozess langsamer wird, die Ursache aufspüren und entsprechend reagieren. Durch die Überwachung Ihrer Systeme und der Prozesseffizienz erhalten Sie zahlreiche Informationen über den Reifegrad des Prozesses, die Einhaltung von Vorschriften und die System- (und Quell-) Integration. Darüber hinaus können Sie durch die Suche nach Fehlern diese schneller beheben, bevor sie zu schwerwiegenden Verzögerungen führen.
3. Nutzen Sie funktionale Programmierung
Python ist eine der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen in der Welt der Datentechnik. Viele beliebte Tools basieren darauf (zum Beispiel Airflow, das wir in unseren Projekten verwenden). Python ermöglicht es seinen Benutzern, objektorientierte und funktionale Programmierung in ihrer Arbeit zu kombinieren. Mit funktionaler Programmierung können Sie fast jede datentechnische Aufgabe ausführen. Alles, was Sie tun müssen, ist, die Eingabedaten zu nehmen, eine geeignete Funktion anzuwenden, und dann können Sie die Ausgabe in das zentrale Repository laden oder sie für Berichte oder Datenwissenschaft verwenden. Funktionale Programmierung ermöglicht es Dateningenieuren, Code zu entwickeln, der einfach getestet und für viele datentechnische Aufgaben wiederverwendet werden kann.
4. Halte deinen Code einfach
Und — da wir schon das Programmieren erwähnt haben — halte deinen Code einfach. Dateningenieure verbringen viel Zeit damit, ihren Code zu lesen und zu analysieren — das beschäftigt sie wahrscheinlich viel mehr als das eigentliche Schreiben des Codes. Indem Sie es leicht verständlich und lesbar machen, können Sie sich später viel Mühe ersparen. Indem Sie beim Schreiben von Code die Best Practices der Datentechnik befolgen, vereinfachen Sie Ihre zukünftige Arbeit und sorgen für eine reibungslose Zusammenarbeit mit anderen Spezialisten, die damit arbeiten oder dem Team beitreten. Einfacher Code bedeutet „präziser“ Code. Je weniger Sie schreiben, desto weniger müssen Sie pflegen. Außerdem müssen Sie daran denken, tote, verlassene Teile des Codes zu entfernen. Scheuen Sie sich nicht, Ihren Code zu evaluieren und zu verbessern, auch wenn das bedeutet, dass Sie einige seiner nutzlosen Teile entfernen müssen.
5. Halten Sie sich an die Designmuster
Es ist einfacher, Ordnung in Ihren Prozessen aufrechtzuerhalten, wenn Sie einige vordefinierte Regeln und Entwurfsmuster haben, die jedes Mitglied Ihres Teams kennt und befolgt. Das Erstellen von Datenmustern und einer Gesamtstrategie für die Arbeit mit Daten hilft Ihnen dabei, effizient zu arbeiten, und reduziert Ihre Fehler und Herausforderungen. Planen Sie im Voraus, um bestimmte Tools, Frameworks, Prozesse und Techniken beim Umgang mit Daten in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Sie können auf Muster vertrauen, die von jemand anderem entworfen wurden, wenn sie zu Ihren Anwendungsfällen passen. Wenn nicht, probieren Sie ein anderes aus, passen Sie eines an Ihre Zwecke an oder lassen Sie sich Ihr eigenes einfallen (denken Sie nur daran, es vor der Implementierung zu testen). Mit etablierten Entwurfsmustern bleibt Ihr Team auf Kurs und die Kommunikation im Rahmen des Projekts wird erheblich verbessert.
6. Stellen Sie die Datenqualität sicher
Stellen Sie sich vor, Ihre Modelle für maschinelles Lernen mit Datensätzen zu trainieren, die aus doppelten, unvollständigen oder ungenauen Daten bestehen? Natürlich nicht. Ganz gleich, ob Sie Daten für Business Intelligence oder für künstliche Intelligenz verwenden — wenn Sie keine Datenvaliditätsprüfungen durchführen, können Sie Ihren Arbeitsergebnissen nicht wirklich vertrauen. Planen Sie Ihre Datenvalidierungs- und Datenbereinigungsprozesse sorgfältig. Beseitigen Sie ungültige Daten und korrigieren Sie, was für Ihr Projekt nützlich sein kann. Wählen Sie die besten Open-Source-oder kommerziellen Tools für die Datenbereinigung aus und wenden Sie sie auf Datensätze an, bevor Sie die gesammelten Informationen verwenden, um Geschäftseinblicke zu gewinnen oder Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren.
7. Nutzen Sie die Prozessautomatisierung
Respektiere deine eigene Zeit. Die Nutzung der Prozessautomatisierung ist aus zwei Gründen eine bewährte Methode für die Datentechnik. Erstens müssen Dateningenieure dank ihr keine zusätzliche Zeit mit manuellen Aufgaben verschwenden — alles erfolgt automatisch auf der Grundlage vordefinierter Regeln. Zweitens wird der Grad menschlicher Fehler reduziert.
8. Erstellen Sie eine klare Dokumentation
Eine klare Dokumentation ist in jedem Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Ohne eine angemessene Dokumentation wäre es wirklich schwierig und zeitaufwändig, das Onboarding neuer Teammitglieder zu übernehmen, mit anderen Parteien zusammenzuarbeiten oder ein Projekt in ein anderes Team zu verlagern. Eine gute Projektdokumentation sollte detailliert, aber gleichzeitig präzise sein. Es muss in einfacher Sprache geschrieben sein, damit es jeder verstehen kann. Vermeiden Sie es, seltene und unnötige Fachausdrücke zu verwenden, wenn sie für zukünftige Leser nicht nützlich sind.
9. Organisieren Sie Ihre Teamzusammenarbeit
Es kann schwierig sein, zu kontrollieren und zu verwalten, was in einem Projekt vor sich geht, wenn Sie einige bewährte Methoden der Datentechnik im Zusammenhang mit der Zusammenarbeit vergessen. Zunächst sollten Sie Ihren Benutzern Rollen zuweisen und auf dieser Grundlage den Benutzern die erforderlichen Berechtigungen zur Verwendung Ihrer Systeme und Tools gewähren. Es empfiehlt sich, die Protokollierung zu aktivieren. Auf diese Weise erhalten die Benutzer Informationen darüber, wer an einem bestimmten Job gearbeitet hat und was sie getan haben. Erleichtern Sie die Zusammenarbeit, indem Sie die korrekte Benennung von Pipelines fördern und erwarten, dass Benutzer nach Möglichkeit Beschreibungen zu Pipelines, Jobs, Prozessoren, Executoren und anderen Elementen hinzufügen. Anhand von Beschreibungen können Sie schnell herausfinden, warum einige Komponenten von anderen Teammitgliedern erstellt wurden. Das verbessert nicht nur die Zusammenarbeit, sondern vereinfacht auch die Projektverwaltung.
10. Denke immer langfristig
Das Hauptziel von Unternehmen ist es zu wachsen — deshalb sollten Sie nicht klein denken. Denken Sie stattdessen voraus. Versuchen Sie, Ihre potenziellen Herausforderungen und Wachstumschancen vorherzusagen, und entwickeln Sie die Tools und Prozesse, die Sie möglicherweise in Zukunft benötigen. Konzentrieren Sie sich auf Lösungen, die in verschiedenen Anwendungsfällen wiederverwendet werden können. Sie müssen die ganze Zeit überwachen, evaluieren und verbessern — das gilt sowohl für Ihre Fähigkeiten, Prozesse und Tools als auch für die Ihrer Teammitglieder. Sind Sie auf eine Herausforderung gestoßen, die Sie alleine nicht bewältigen können? Kontaktieren Sie uns und erzählen Sie uns mehr darüber. Wir helfen Ihnen gerne weiter.
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